数据+算法定义的世界-工信部安筱鹏PPT讲义-2018.11-18页-6mb

数据+算法定义的世界：面对不确定性的人类选择

核心内容

本文探讨了在不确定性环境中人类如何进行决策，特别聚焦于企业如何通过数据和算法优化资源配置效率。文章指出，不确定性是人类社会永恒的挑战，而企业作为资源配置的组织，其本质在于通过数据的自动流动和算法的应用，将不确定性转化为确定性，从而实现更高效的资源配置和决策。

主要观点

• 不确定性是决策的核心挑战：从哲学到科学，人类一直在探索如何应对不确定性。它不仅源于信息的不完全，也源于认知能力的有限。
• 企业本质是资源配置机制：企业作为社会组织，通过整合社会资本、人才、设备、技术、市场等资源，满足客户需求。
• 数据自动流动是关键：在不确定性环境中，正确的数据在正确的时间以正确的方式传递给正确的人和机器，是优化资源配置效率的核心。
• 算法是转化不确定性的工具：算法将不确定性转化为确定性的最优路径，是工业和商业技术体系的重要载体。
• 数字经济的本质是数据+模型=服务：数据和模型共同构成数字经济的服务基础，推动价值创造。

关键信息

数据自动流动

• 数据自动流动是企业优化资源配置效率的关键。
• 它包括：正确的数据、正确的时间、正确的方式、正确的人和机器。
• 数据流动的自动化是“看不见的自动化”，与“看得见的自动化”（如生产装备）并列。

算法的作用

• 算法通过模拟和优化，将不确定性转化为确定性。
• 在企业运营中，算法用于新品开发、客户定位、营销策略、研发组织、供应商选择、交付周期确定、库存管理、排产计划、新市场进入选择、商业模式选择等决策场景。

制造范式迁移

• 试错法：通过实验和误差消除，如爱迪生发明电灯。
• 模拟择优法：借助数字化仿真技术，实现迭代优化，如波音777研发周期缩短。

数字孪生的广泛应用

• 制造：数字孪生用于产品、生产线、工艺的仿真和优化，如波音747、高铁、飞机、坦克的研发。
• 建筑：通过BIM技术实现建筑物及其资源的模拟与优化。
• 医疗：如达索的Living Heart模型，用于心脏结构、手术预演、药物扩散模拟等。
• 城市：数字孪生用于城市布局、管网、气象等领域的优化和管理。

数字孪生的实现载体

• 制造：MBD（基于模型的定义）、MBE（基于模型的工程）、MBm（基于模型的制造）、MBs（基于模型的供应链）
• 建筑：BIM（建筑信息模型）
• 医疗：Living Heart
• 城市：3D EXPERIENCity

数字孪生带来的效率提升

• 制造：研发周期缩短，生产成本降低。
• 建筑：建造成本降低，工期缩短，返工减少。
• 医疗：手术风险降低，治疗方案个性化。
• 城市：应急处置效率提升，拥堵率降低，管理成本减少。

数据+模型=服务

• 数据是基础，模型是工具，服务是结果。
• 数字经济的核心在于通过数据和模型的结合，实现对现实世界的模拟、预测和优化，从而创造价值。
• 企业通过数据自动流动和算法优化，实现从“固定靶”大规模生产到“移动靶”大规模定制，再到“空中飞碟”个性化定制的转变。

结论

• 数字孪生作为数字化的逻辑核心，正在各个行业中发挥重要作用。
• 数据和算法的结合，使得企业能够更高效地应对不确定性，实现资源的最优配置。
• 未来，随着数据和模型的进一步发展，数字经济将更加深入地改变社会运行方式。